广东工业大学刘效洲获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种垃圾燃烧设备运行的智能优化方法、系统和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119830141B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411840040.7，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种垃圾燃烧设备运行的智能优化方法、系统和介质是由刘效洲;容毅浜;刘杰成;胡平宇设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种垃圾燃烧设备运行的智能优化方法、系统和介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种垃圾燃烧设备运行的智能优化方法、系统和介质。该方法包括：获取垃圾燃烧设备预设数量的历史输入变量数据和历史输出变量数据，然后将历史输入变量数据及对应的历史输出变量数据分类获得训练数据集和测试数据集，获取设梯度提升树的关键参数并训练获得更新梯度提升树模型，根据更新梯度提升树模型计算获得输入变量重要性指数并通过阈值对比获得优化输入变量，通过多层BP神经网络和粒子群优化算法处理获得热效率预测模型，热效率预测模型经强化学习算法处理后获得最优输入变量特征数据；从而通过梯度提升树模型、多层BP神经网络、粒子群优化算法技术实现垃圾燃烧设备的智能优化，降低垃圾燃烧设备的发电成本。
本发明授权一种垃圾燃烧设备运行的智能优化方法、系统和介质在权利要求书中公布了：1.一种垃圾燃烧设备运行的智能优化方法，其特征在于，包括： 获取垃圾燃烧设备预设数量的历史运行数据，包括历史输入变量数据和历史输出变量数据，将历史输入变量数据及对应的历史输出变量数据建立对应关系并进行分类获得训练数据集和测试数据集； 获取预设梯度提升树的关键参数，并根据训练数据集、测试数据集和关键参数训练梯度提升树获得更新梯度提升树模型； 根据所述更新梯度提升树模型计算获得输入变量重要性指数，将输入变量重要性指数与预设优化输入变量阈值比较获得优化输入变量； 根据优化输入变量对应的优化输入变量数据和输出变量数据结合预设多层BP神经网络建立初始热效率预测模型，并通过预设粒子群优化算法处理获得热效率预测模型； 通过预设强化学习算法对所述热效率预测模型进行处理，获得优化输入变量对应的最优输入变量特征数据。
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